def forward(self, input):#实现向前传播,根据输入计算一遍输出 y = self.linear1(input) y = self.relu(y) y = self.linear2(y) y = self.relu(y) y = self.linear3(y) # y = self.softmax(y) return y model = softmax_model()#
时间: 2023-11-22 11:52:22 浏览: 27
这段代码实现了一个三层的全连接神经网络模型,并被封装在`softmax_model`类中。该模型的输入为`input`,经过`linear1`、`relu`、`linear2`、`relu`、`linear3`这五个层的计算后,最后输出结果`y`。其中,`linear1`、`linear2`、`linear3`是三个线性层,`relu`是激活函数,在这里使用了ReLU函数,`softmax`被注释掉了,如果需要进行多分类任务的话,可以将其取消注释。最后,创建了一个`softmax_model`对象。
相关问题
为以下代码写注释:class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life
注释如下:
```
class TransformerClassifier(torch.nn.Module): # 定义一个名为TransformerClassifier的继承自nn.Module的类
def __init__(self, num_labels): # 初始化函数,num_labels为标签数
super().__init__() # 调用父类的构造函数
self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # 用预训练的中文Bert模型初始化self.bert, 输出维度为num_labels
# print(self.bert.config.hidden_size) #768
self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) # 定义dropout层,丢弃概率为0.1
self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256
self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为num_labels
self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256
self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为2
self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256
self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为2
def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # 前向传播函数,输入参数分别为input_ids、attention_mask、token_type_ids
outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # 将输入传入self.bert中,得到输出
logits = outputs.logits # 从输出中得到logits
clas = F.relu(self.classifier1(logits)) # 将logits输入到self.classifier1中,经过relu函数后得到clas
clas = self.classifier2(clas) # 将clas输入到self.classifier2中,得到分类结果
death = F.relu(self.regress1(logits)) # 将logits输入到self.regress1中,经过relu函数后得到death
death = self.regress2(death) # 将death输入到self.regress2中,得到死亡概率
life = F.relu(self.regress3(logits)) # 将logits输入到self.regress3中,经过relu函数后得到life
life = self.regress4(life) # 将life输入到self.regress4中,得到生存概率
return clas, death, life # 返回分类结果、死亡概率、生存概率
class CNN(nn.Module): def __init__(self,input_size,output_size): super(CNN, self).__init__() self.B = B self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20 ) self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50) self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size) def forward(self, x): # [batch_size, n_features, data_len] x = x.permute(0, 2, 1) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) x = x.view(x.shape[0], -1) return x
这段代码定义了一个CNN模型,它包含了两个卷积层和两个全连接层。下面是对代码的解释:
```python
class CNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(CNN, self).__init__()
self.B = B
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22
)
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20
)
self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50)
self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size)
def forward(self, x):
# [batch_size, n_features, data_len]
x = x.permute(0, 2, 1)
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(-1)
x = self.Linear1(x)
x = self.relu(x)
x = self.Linear2(x)
x = x.view(x.shape[0], -1)
return x
```
在构造函数`__init__`中,模型初始化了一些参数并定义了网络的各个层。其中,`self.conv1`是一个包含了一个卷积层、ReLU激活函数和最大池化层的序列。`self.conv2`也是一个类似的序列。`self.Linear1`和`self.Linear2`分别是两个全连接层。
在前向传播函数`forward`中,输入数据首先进行形状变换,然后通过卷积层和激活函数进行特征提取和降维。之后,将特征展平并通过全连接层进行预测。最后,输出结果进行形状变换以匹配预期的输出形状。
需要注意的是,代码中的一些变量(如`B`)没有给出具体的定义,你可能需要根据自己的需求进行修改。
希望这个解释对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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